目前各地市道路有各种病害和路边违规违法情况发生，现阶段对路面的病害监测、违规占道、异常物堆积、横幅等障碍物的勘测手段主要是以人工驱车巡检的方式为主，人工驱车巡检存在四大痛点：驱车巡检成本高、乡村道路难普及、浪费人力物力、巡检记录难查询。传统大陆巡查依靠人工日常巡逻、拍照纪录的方式，不仅工作量大而且条件艰苦，特别是对大范围路网地交通线路地巡查，所花时间长、人力成本高、距离远、困难大、漏检率高、效率低，且受自然天气、道路条件、注意力分散等多方面因素影响比较大，对人员的配置需求也比较高，而且巡检员在车流中拍照存在较大的安全隐患。

依托5G数据传输，搭建云、边、端数据采集计算平台。使用摄像头完成路面及道旁的图像信息采集，并采用边缘智能计算设备完成图像分析处理，将处理结果通过5G网络反馈给道路管理部门，为道路管理执法，及道路养护提供技术手段，也可以采用智能算法后台部署的模式，摄像头及边缘设备只负责完成图像及相关信息的数据采集，利用5G网络传输给后台算法服务进行处理，最终将处理结果反馈给道路管理部门。

国朗道路健康智能AI巡检系统利用“高清摄像设备+算法智能识别”设备，设置在固定线路的公交车或巡检车上以移动收集数据的方式来代替人工、通过5G网络将视频素材传输至后端，由后端算法完成对图像数据的处理，再上传给SAAS平台，SAAS平台收到后再协同处理。实现全流程的自动识别，不占用更多的公共资源和人力资源，对路产设施及路面病害进行精确识别、鉴定，为道路巡查计划、养护计划和管理提供辅助决策支持，深化智能交通，维护城乡道路安全。